基本信息
文件名称：大语言模型的知识图谱嵌入与推理.docx
文件大小：77.36 KB
总页数：33 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约2.68万字
文档摘要
PAGE
PAGE1
《大语言模型的知识图谱嵌入与推理》
课题分析与写作指导
本课题《大语言模型的知识图谱嵌入与推理》旨在探索如何将结构化的知识图谱嵌入技术与大语言模型（LLM）的生成能力深度融合，以解决大语言模型在知识推理任务中存在的幻觉问题、知识更新滞后以及逻辑推理不严谨等关键挑战。研究内容涵盖了从知识图谱的低维向量表示学习，到如何将这些结构化知识有效地注入到大语言模型的参数空间或提示空间，最终实现复杂知识推理任务的性能提升。这不仅涉及自然语言处理与知识表示的交叉融合，更触及了模型编辑与认知智能的核心领域。
为了确保研究的系统性与科学性，以下表格详细列出了本课题的核心要素规划：